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Enregistrement W3209788003 · doi:10.1109/ukrcon53503.2021.9575522

Constant-Parameter Discretized State-Space Model of Saturable Induction Machines for Fixed Time-step Simulations

2021· article· en· W3209788003 sur OpenAlexaff
Navid Amiri, Seyyedmilad Ebrahimi, Juri Jatskevich

Notice bibliographique

Revue2021 IEEE 3rd Ukraine Conference on Electrical and Computer Engineering (UKRCON) · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReal-time simulation and control systems
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiscretizationControl theory (sociology)Computer scienceNonlinear systemConstant (computer programming)Transient (computer programming)Electric power systemPower (physics)MathematicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Design and analysis of today's power systems are highly dependent on various simulation programs and platforms (including real-time FPGA-based hardware-in-the-loop simulators), that require accurate and numerically efficient models of all power system components. Induction machines are widely used in power systems and have numerous well-documented qd-models in the literature that also include magnetic saturation. However, such models are nonlinear and generally, when discretized, will have variable parameters, which makes their use costly in transient simulation studies of large-scale power systems. This paper proposes a constant-parameter discretized qd state-space model for induction machines including the main flux saturation. The presented formulation achieves constant-parameters, and therefore, the proposed model is shown to have superior numerical efficiency with minimal compromise in numerical accuracy. It is envisioned that the presented model may be a suitable for large-scale power systems studies in simulators with small time steps.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,842
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,200 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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